| 予測方法: 多項式回帰 |  |
| ERP LN は、需要履歴データに一致する n 次多項式にもとづき、多項式回帰予測方法にしたがって需要予測を計算します。 この予測方法の関連パラメータは次のとおりです。 多項式回帰の累乗数 季節変動影響 タイプ 季節変動サイクル時間 予測パラメータの自動更新 計画品目 - 予測設定 (cpdsp1110m000) セッションでこれらのパラメータをメンテナンスできます。 多項式の次数は多項式回帰の累乗数フィールドで指定されます。予測パラメータの自動更新チェックボックスをオンにすると、ERP LN が多項式の最適な次数を決定します。 傾向調整済み平均需要 最初に、関連期間に対する傾向調整済み平均需要で、需要履歴の数字を調整します。 季節変動の影響なし:
    TD(t) = AV
線形傾向の影響あり:
    TD(t) = CS + TF x t
累進傾向の影響あり:
    TD(t) = BS x TF ^ (t-1)DM(t) = AD(t) - TD(t)
DM(t) | 期間 t の傾向調整済みの平均需要
TD(t) | 期間 t の傾向ベースの需要
AD(t) | 期間 t の実際需要
AV | 平均需要 (*)
CS | 一定需要
BS | 期間 1 の見積需要
TF | 傾向係数
(*) 平均需要は、期間ごとの履歴需要の数字を合計したものを、需要履歴を持つ期間数で割って決定されます。 多項式の係数 ERP LN は、多項式回帰方法で多項式の係数を計算します。多項式回帰の詳細は関連トピックを参照してください。 需要予測 ERP LN は、過去の平均ノイズで増大した、対象期間に対する傾向調整済み平均需要にもとづいて、各予測期間に対する需要を計算します。 ノイズ ノイズは、決定した傾向と比較される需要データの変動です。平均ノイズは、前の季節サイクルの整数である履歴期間を基準に、各予測期間に対して決定されます。 注意 季節変動影響 タイプフィールドが適用なしの場合、ERP LN は、最大の季節の長さが履歴需要を持つ期間数の 4 分の 1 である、架空の季節サイクルを想定します。 例 図 1 は、2 つの季節サイクルの需要履歴データを示します。これらは 8 つの予測期間で構成されます。期間 9 が現在の期間です。 図 1
SCT | 季節変動サイクル時間
図 2 は、多項式回帰で決定される多項式を示します。 図 2 各履歴期間について、多項式基準の需要が需要の傾向と比較されます。次の公式によって特徴づけられる、線形傾向が存在するものと仮定します。

                                  TD(t) = CS + TF x t

                                        TD(t)
                                        期間 t の傾向ベースの需要

                                        CS
                                        一定需要 (= 54)

                                        TF
                                        傾向係数 (= 2)
期間 | 多項式 | 傾向 | ノイズ
1 | 45 | 56 | -11
2 | 53 | 58 | -5
3 | 76 | 60 | +16
4 | 70 | 62 | +8
5 | 49 | 64 | -15
6 | 55 | 66 | -11
7 | 78 | 68 | +10
8 | 70 | 70 | +0
これらの差異にもとづく平均ノイズは、傾向調整済み需要に追加されます。たとえば、予測期間 9 の平均ノイズは、期間 1 と 5 のノイズの平均です。
予測期間 | 傾向 | 平均ノイズ | 基準となる期間 | 予測需要
9 | 72 | -13 | 1,5 | 59
10 | 74 | -8 | 2,6 | 66
11 | 76 | +13 | 3,7 | 89
12 | 78 | +4 | 4,8 | 82
13 | 80 | -13 | 1,4 | 67
14 | 82 | -7 | 2,6 | 75
結果を図 3 に示します。 図 3 関連トピック 需要予測のアルゴリズム 予測方法 多項式回帰の原則 |